Локальный ИИ Qwen 3.6 почти догнал GPT-5 в кодинге

Энтузиасты протестировали новую локальную модель Qwen 3.6 и пришли к выводу, что она заметно приблизилась к уровню топовых облачных моделей. Особенно в задачах на программирование и генерацию кода.

Модель доступна в двух версиях — MoE Qwen 3.6 35B A3B и более плотной Qwen 3.6 27B. По наблюдениям пользователей, именно 27B-версия показывает более стабильные результаты, пусть и работает медленнее.

Тесты: от поэзии до генерации приложений

В практических тестах модель справилась с генерацией кода с первого запроса. В том числе в вопросе создание небольших проектов на Node.js и интерфейсов веб-приложений.

Также пользователи отмечают, что Qwen 3.6 уверенно выполняет творческие задачи — от написания стихов до объяснения сложных научных тем, включая квантовую физику.

В одном из примеров модель сгенерировала полноценный проект «hexagonal minesweeper» с корректной структурой пакета.

Производительность и локальный запуск

Модель уже можно запускать локально через llama.cpp и Hugging Face-квантизации. Для Qwen 3.6 27B используется 8-битная версия, которая помещается в десятки гигабайт RAM.

Пример запуска через llama-server позволяет поднять локальный API и работать с моделью через браузер или инструменты вроде OpenCode.

Замеры скорости

На тестовом железе (MacBook Max M5 128 ГБ) результаты выглядят следующим образом:

• Qwen 3.6 27B — около 18–32 токенов/с (в зависимости от режима);
• Qwen 3.6 35B A3B — до 100+ токенов/с с оптимизациями.

Авторы отмечают, что MoE-версия быстрее, но иногда хуже следует инструкциям.